基于matlab的形状识别.pdfVIP

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1、设计目的

基于Maltab或者C语言对图像进展识别。编写摄像头采集图像

程序，对采集的图像进展预处理，如图像增强、图像分割等处理，对

于处理的图像进展特征提取，根据特征进展模式识别，如对三角形、

正方形与圆形的识别。

2、设计正文

2.1设计分析

1)编写摄像头采集图像程序

2)对采集的图像进展预处理

3)对于处理的图像进展特征提取

4)进展模式识别，区分各种形状

2.2设计原理

2.2.1图像预处理

彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，

而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进展识别

等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由

彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。选择的标准是经过灰度

变换彩色图像包含着大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，

而且在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进展识别

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等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。由

彩色转换为灰度的过程叫做灰度化处理。选择的标准是经过灰度

变换。

2.2.2对于处理的图像进展特征值提取

二值图像是指整幅图像画面仅黑、白二值的图像。在实际的

车牌处理系统中，进展图像二值变换的关键是要确定适宜的阀值，

使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备

良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等

等。车牌识别系统要求处理的速度高、本钱低、信息量大，采用

二值图像进展处理，能大提高处理效率。阈值处理的操作过程是

先由用户指定或通过算法生成一个阈值，如果图像中某中像素的

灰度值小于该阈值，那么将该像素的灰度值设置为0或255，否那

么灰度值设置为255或0。

两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘就是

灰度值不连续的结果，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提

取等图像分析的根底。为了对有意义的边缘点进展分类，与这个

点相联系的灰度级必须比在这一点的背景上变换更有效，我们通

过门限方法来决定一个值是否有效。所以，如果一个点的二维一

阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的次点是一个边缘点，

一组这样的依据事先定好的连接准那么相连的边缘点就定义为一

条边缘。经过一阶的导数的边缘检测，所求的一阶导数高于某个

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阈值，那么确定该点为边缘点，这样会导致检测的边缘点太多。

可以通过求梯度局部最大值对应的点，并认定为边缘点，去除非

局部最大值，可以检测出准确的边缘。一阶导数的局部最大值对

应二阶导数的零穿插点，这样通过找图像强度的二阶导数的零穿

插点就能找到准确边缘点。

2.2.3流程设计

1.调用摄像头

2.获取图像

3.读入图片

4.选取阈值为0.5

5.图像取反色

6.二值图象标签化处理

7.选出被标记图像像素中的最大值

8.计算图像y的像素点

9.统计被标记点数的数量

10.如果被标记点的数量大于总共像素的5%，可以认为这些标记

点为被识别物体

11.找到能构成物体的个体的下标，并组成一维向量，次向量中的

数代表被识别物体的标签号+1，向量的维数代表被识别物体的

个数

12.计算所有被识别物体的数量

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